Acerca de la calculadora de coeficiente de determinación (fórmula)
Una calculadora de coeficiente de determinación es una herramienta que se utiliza para cuantificar la proporción de variabilidad en una variable dependiente que puede explicarse por una variable independiente en un modelo estadístico. También se conoce como R cuadrado (R²) y proporciona información sobre qué tan bien la variable independiente predice las variaciones de la variable dependiente. La fórmula para calcular el coeficiente de determinación es la siguiente:
Coeficiente de Determinación (R²) = 1 – (Suma de Residuos Cuadrados / Suma Total de Cuadrados)
Lugar:
- Suma de residuos al cuadrado (RSS): la suma de las diferencias al cuadrado entre los valores reales y los valores predichos del modelo.
- Suma Total de Cuadrados (TSS): La suma de las diferencias al cuadrado entre los valores reales y el valor medio de la variable dependiente.
R² es un valor entre 0 y 1. Un R² más alto indica que una mayor proporción de la variabilidad en la variable dependiente es explicada por la variable independiente. Por el contrario, un R² más bajo sugiere que la variable independiente tiene menos poder explicativo.
Por ejemplo, si la suma de los residuos al cuadrado es 50 y la suma total de los cuadrados es 100, el coeficiente de determinación sería:
Coeficiente de Determinación (R²) = 1 – (50 / 100) = 0.5
Esto significa que el 50% de la variabilidad de la variable dependiente se explica por la variable independiente del modelo.
La Calculadora de coeficiente de determinación se usa comúnmente en el análisis de regresión para evaluar la bondad de ajuste de un modelo. Ayuda a evaluar la fuerza de la relación entre variables y si el modelo proporciona predicciones significativas.